서브세츠(Subsets) 집중 탐구: 데이터 분석, AI로 쉬워질까?
데이터 분석, 아직도 어렵나요? AI 기반 협업 분석 플랫폼 서브세츠(Subsets)가 주목받는 이유! 창업자 알렉스 바크만 스토리부터 쉬운 SQL 생성, 투자 유치까지 핵심만 짚어드립니다.
데이터 분석의 새로운 길, 서브세츠(Subsets)를 아시나요?
데이터가 넘쳐나는 시대, 그 속에서 의미 있는 정보를 찾아내는 능력은 점점 더 중요해지고 있습니다. 하지만 솔직히 데이터 분석, 여전히 많은 사람들에게 어렵게 느껴지는 게 사실이죠. 복잡한 SQL 쿼리 작성부터 시작해서, 분석 결과를 팀원들과 공유하고 함께 논의하는 과정까지. 생각보다 많은 시간과 노력이 필요합니다.
혹시 이런 고민을 해결해 줄 똑똑한 도우미가 있다면 어떨까요? 최근 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에서 흥미로운 움직임을 보이는 스타트업, 서브세츠(Subsets)가 바로 그 주인공일 수 있습니다. ‘그래서 서브세츠가 정확히 뭘 하는 곳이지?’, ‘왜 주목해야 할까?’ 궁금하셨다면, 이번 글을 통해 함께 그 답을 찾아가 보겠습니다. 이 글은 2025년 5월 기준으로 확인된 최신 정보를 바탕으로 서브세츠의 핵심 내용과 동향을 살펴봅니다.
서브세츠, 그래서 정확히 무엇을 하는 곳인가요?: 핵심 서비스 쉽게 들여다보기
서브세츠(Subsets)는 AI를 활용하여 데이터 분석과 협업 과정을 더 쉽고 빠르게 만들어주는 플랫폼입니다. 마치 데이터 분석가를 위한 똑똑한 부조종사 같다고 할까요? 복잡한 데이터베이스에서 원하는 정보를 꺼내고, 그 의미를 파악하고, 동료들과 함께 공유하는 전 과정을 AI가 도와주는 방식입니다.
자연어 질문으로 SQL 쿼리 생성
서브세츠의 가장 눈에 띄는 기능 중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술을 이용한다는 점입니다. 사용자가 마치 사람에게 질문하듯 “지난달 가장 많이 팔린 제품 상위 5개 보여줘”라고 입력하면, 서브세츠 AI가 이를 이해하고 자동으로 SQL 쿼리를 생성해 줍니다. SQL을 잘 모르는 사람도 필요한 데이터를 쉽게 추출할 수 있게 되는 거죠. 데이터 분석의 진입 장벽을 크게 낮춰주는 핵심 기능입니다.
분석 결과 시각화 및 공유, 협업까지
데이터를 추출하는 것에서 그치지 않습니다. 서브세츠는 추출된 데이터를 바탕으로 다양한 차트와 그래프를 자동으로 생성하여 결과를 쉽게 시각화해줍니다. 더 중요한 것은, 이 분석 결과와 과정을 팀원들과 실시간으로 공유하고 함께 댓글을 달며 논의할 수 있는 강력한 협업 기능을 제공한다는 점입니다. 마치 구글 문서처럼, 데이터 분석 결과물 위에서 팀원들이 함께 소통하고 인사이트를 발전시킬 수 있는 환경을 만드는 것이죠.
쉽게 말해, 서브세츠는 ‘데이터 질문 번역기’ + ‘자동 리포트 생성기’ + ‘데이터 협업 툴’ 이 세 가지 역할을 AI로 똑똑하게 통합한 플랫폼이라고 이해할 수 있습니다.
서브세츠는 왜 시작되었을까? 창업 스토리와 비전
모든 혁신적인 서비스 뒤에는 창업자의 깊은 고민과 경험이 녹아있기 마련입니다. 서브세츠 역시 마찬가지인데요. 이 서비스가 탄생하게 된 배경에는 창업자의 경험에서 비롯된 문제의식이 자리 잡고 있습니다.
창업자 알렉스 바크만, 그는 누구인가? 경험과 통찰
서브세츠의 공동 창업자이자 CEO인 알렉스 바크만(Alex Bakman)은 데이터 분석 분야에서 풍부한 경험을 쌓은 인물입니다. 그는 세계적인 데이터 분석 기업 팰런티어 테크놀로지스(Palantir Technologies)에서 엔지니어로 근무하며 복잡한 데이터 문제 해결에 참여했습니다. 또한, 이후에는 리플링(Rippling)과 같은 빠르게 성장하는 스타트업에서 데이터 팀을 이끌기도 했습니다.
그의 LinkedIn 프로필이나 관련 인터뷰를 살펴보면, 그는 이러한 경험을 통해 데이터 분석 현장의 어려움을 직접 목격했습니다. 숙련된 데이터 분석가조차도 SQL 쿼리 작성과 같은 반복적인 작업에 많은 시간을 쏟아야 했고, 비즈니스 팀이나 경영진처럼 SQL에 익숙하지 않은 사람들은 데이터에 접근하고 질문하는 것 자체를 어려워했습니다. 분석 결과를 공유하고 소통하는 과정 역시 비효율적이었죠.
문제의식에서 비전으로: 서브세츠 탄생 스토리
알렉스 바크만은 이러한 문제, 즉 데이터 접근성의 격차와 분석 협업의 비효율성을 해결하고자 했습니다. 그는 “데이터 분석은 소수의 전문가만 할 수 있는 어려운 작업이 아니라, 조직 내 누구나 필요할 때 쉽게 접근하고 활용할 수 있어야 한다”고 생각했습니다. 이것이 바로 서브세츠 설립의 핵심 동기가 되었습니다.
그는 AI 기술, 특히 발전하는 거대 언어 모델(LLM)이 이러한 문제를 해결할 열쇠가 될 수 있다고 보았습니다. AI가 사람의 언어를 이해하고 SQL 코드를 생성해주면, 기술적 장벽 없이 누구나 데이터에 질문할 수 있게 됩니다. 또한, 분석 과정과 결과를 클라우드 기반 플랫폼에서 쉽게 공유하고 협업할 수 있다면, 데이터 기반 의사결정이 조직 전체로 확산될 수 있을 것이라 믿었습니다.
이러한 비전을 바탕으로, 그는 공동 창업자들과 함께 2022년 서브세츠를 설립하고, 모든 팀원이 데이터와 자유롭게 소통하고 협업하는 미래를 만들기 위한 도전을 시작했습니다.
서브세츠는 어떻게 돈을 벌까요? 비즈니스 모델 살펴보기
서브세츠는 주로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 기반으로 운영됩니다. 기업 고객들은 사용하는 기능, 사용자 수, 데이터 처리량 등에 따라 월간 또는 연간 구독료를 지불하는 방식일 것으로 예상됩니다.
주요 타겟 고객은 데이터 분석팀을 보유하고 있지만, 분석 업무 효율성을 높이고 데이터 활용을 조직 전체로 확장하고자 하는 기업들입니다. 특히 Snowflake, BigQuery, Databricks 등 주요 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하는 기업들에게 매력적인 솔루션이 될 수 있습니다. 서브세츠는 이러한 기업들에게 데이터 분석 생산성 향상과 데이터 민주화 실현이라는 가치를 제공하며 수익을 창출합니다.
로켓 성장의 발자취: 서브세츠 주요 투자 유치 현황과 성과
서브세츠는 설립 초기부터 그 잠재력을 인정받으며 빠르게 성장하고 있습니다. 세계적인 스타트업 액셀러레이터인 Y Combinator의 2023년 겨울(W23) 배치에 참여하며 주목받기 시작했습니다.
이후 2023년 4월에는 시드(Seed) 투자 라운드에서 380만 달러(약 50억 원)를 유치하는 데 성공했습니다. 이 투자는 Primary Venture Partners와 BoxGroup이 주도했으며, 여러 엔젤 투자자들도 참여했습니다. 이는 서브세츠의 기술력과 ‘데이터 협업’이라는 비전에 대한 초기 시장의 높은 기대를 보여주는 결과입니다.
| 투자 라운드 | 발표 시점 | 주요 투자사 | 투자 금액 (추정) |
| Seed | 2023년 4월 | Primary Venture Partners, BoxGroup 등 | 380만 달러 |
출처: TechCrunch, Crunchbase 등 (2025년 5월 확인 기준)
아직 초기 단계의 스타트업이지만, Y Combinator 참여와 성공적인 시드 투자 유치는 서브세츠가 앞으로 더 큰 성장을 위한 발판을 마련했음을 의미합니다. 확보된 자금을 바탕으로 제품 개발을 가속화하고 더 많은 고객을 확보해 나갈 것으로 기대됩니다.
서브세츠만의 특별함은 어디에 있을까? 경쟁 환경 속 차별점 분석
AI 기반 데이터 분석 도구 시장은 이미 많은 플레이어들이 경쟁하는 뜨거운 분야입니다. 그렇다면 서브세츠만의 차별점은 무엇일까요?
- 쉬운 사용성 (자연어 쿼리): SQL 지식이 부족한 사용자도 자연어 질문을 통해 데이터에 접근할 수 있다는 점이 가장 큰 강점입니다. 이는 데이터 분석의 문턱을 낮춰 더 많은 사람들이 데이터를 활용하도록 돕습니다.
- 강력한 협업 기능: 단순히 분석 결과를 보여주는 것을 넘어, 분석 과정과 결과물 위에서 팀원들이 실시간으로 소통하고 피드백을 주고받을 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 데이터 기반 협업 문화를 만드는 데 중요한 역할을 합니다.
- 현대 데이터 스택과의 통합: Snowflake, BigQuery, Databricks 등 최신 클라우드 데이터 웨어하우스 및 dbt와 같은 도구와의 매끄러운 연동을 지원하여, 기존 데이터 인프라를 활용하려는 기업들에게 매력적입니다.
기존의 BI 툴(예: Looker, Tableau)이나 다른 AI 기반 분석 도구들과 비교했을 때, 서브세츠는 특히 ‘비전문가의 데이터 접근성 향상’과 ‘분석 과정에서의 협업 강화’라는 두 가지 측면에서 차별화된 가치를 제공하려 노력하고 있습니다.
앞으로가 더 기대되는 서브세츠: 잠재력과 주목할 점
서브세츠는 데이터 분석의 민주화와 협업이라는 시대적 흐름에 발맞춰 큰 성장 잠재력을 가진 스타트업입니다. 특히 AI 기술을 활용하여 데이터 접근의 장벽을 허물고, 분석 과정을 팀 전체의 활동으로 만들려는 시도는 매우 흥미롭습니다.
하지만 앞으로 해결해야 할 과제도 있습니다.
- AI 모델의 정확성 및 신뢰성: 자연어 질문을 SQL로 변환하는 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 지속적으로 개선하고, 복잡한 분석 요구사항까지 처리할 수 있도록 발전시켜야 합니다.
- 치열한 경쟁 환경: 거대 BI 기업들뿐만 아니라 유사한 기능을 제공하는 다른 AI 스타트업들과의 경쟁에서 기술적 우위와 시장 점유율을 확보해야 합니다.
- 보안 및 데이터 거버넌스: 기업의 민감한 데이터를 다루는 만큼, 강력한 보안 체계와 데이터 거버넌스 기능을 제공하여 고객의 신뢰를 얻는 것이 필수적입니다.
이러한 도전들을 성공적으로 극복한다면, 서브세츠는 데이터 분석 및 협업 방식에 의미 있는 변화를 가져올 중요한 플레이어로 성장할 가능성이 충분해 보입니다.
서브세츠 이야기, 주목해야 할 이유
지금까지 AI 기반 데이터 분석 협업 플랫폼 서브세츠에 대해 함께 살펴봤습니다. 핵심만 다시 짚어볼까요? 서브세츠는 창업자 알렉스 바크만의 경험에서 비롯된 문제의식을 바탕으로, AI를 통해 누구나 쉽게 데이터에 질문하고, 그 결과를 팀과 함께 공유하며 협업할 수 있는 새로운 방식을 제시하고 있습니다.
Y Combinator 참여와 성공적인 시드 투자 유치는 이들의 비전과 기술력에 대한 초기 시장의 기대를 보여줍니다. 물론 앞으로 기술 경쟁과 시장 검증이라는 과제를 넘어야 하겠지만, 서브세츠의 도전은 데이터가 단순한 숫자를 넘어 조직의 소통과 협업을 위한 언어가 될 수 있다는 가능성을 보여줍니다.
데이터 분석의 미래를 바꾸려는 서브세츠의 여정, 앞으로 어떤 흥미로운 이야기를 만들어갈지 계속 지켜보면 좋겠습니다.
서브세츠는 데이터 분석가뿐만 아니라, SQL 지식이 부족하지만 데이터 기반 의사결정이 필요한 비즈니스 사용자, 마케터, 제품 관리자 등 다양한 직군에게 유용합니다. 특히, 여러 팀원이 함께 데이터를 보고 분석 결과를 공유하며 협업해야 하는 환경에서 큰 효과를 발휘할 수 있습니다.
기존 BI 툴들이 주로 데이터 시각화와 대시보드 생성에 강점을 둔다면, 서브세츠는 AI를 활용한 자연어 기반 데이터 추출(SQL 자동 생성)과 분석 과정에서의 실시간 협업 기능에 더 초점을 맞춥니다. 즉, 데이터 접근성을 높이고 분석 결과가 나오기까지의 과정을 더 투명하고 협력적으로 만드는 데 차별점이 있습니다.
서브세츠는 Snowflake, Google BigQuery, Databricks, PostgreSQL 등 주요 클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스와의 연동을 지원합니다. 기업이 이미 사용 중인 데이터 인프라에 비교적 쉽게 연결하여 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 자세한 지원 현황은 서브세츠 공식 웹사이트에서 확인하는 것이 좋습니다.
팰런티어, 리플링 등에서 데이터 분석 및 팀 리딩 경험을 쌓으며, 그는 데이터 접근의 어려움과 분석 협업의 비효율성을 직접 느꼈습니다. 이러한 경험은 SQL 없이도 데이터에 질문하고, 분석 과정을 투명하게 공유하며 협업할 수 있는 플랫폼, 즉 서브세츠를 구상하고 개발하는 데 직접적인 영감을 주었습니다. 현장의 문제를 해결하려는 그의 경험이 제품의 핵심 가치에 반영된 셈입니다.
기업 데이터를 다루는 플랫폼인 만큼 서브세츠는 보안을 중요하게 생각할 것입니다. 일반적으로 SOC 2 인증 등 표준 보안 규정을 준수하고, 데이터 접근 권한 관리, 암호화 등 다양한 보안 기능을 제공할 것으로 예상됩니다. 구체적인 보안 정책 및 기능에 대해서는 공식 문서를 통해 확인하는 것이 필요합니다.
